从模型到数据安全：哪些生成式 AI 平台真正适合中国企业？

一｜“企业数据安全” 为何成为选择生成式 AI 的第一重门槛？

生成式 AI 正快速渗透到企业核心业务流程中，包括客服自动化、代码生成、知识管理、营销自动化、供应链决策等领域。但对于中国企业来说，相较于 “模型能力强弱”，更值得关注的问题是：

数据是否切实安全？

是否存在被模型泄露的风险？

网络与权限能否做到完全可控？

企业数据安全并非单一节点的能力，而是覆盖数据输入、模型调用、训练、推理、日志及治理等全链路的系统性能力。特别是在金融、制造、医疗、跨境电商等行业，“数据安全” 已经成为企业落地生成式 AI 必须跨越的第一道门槛。

由此可见，判断一个生成式 AI 平台是否 “安全”，比评估其模型能力更为关键。

二｜“对企业数据最安全的生成式 AI 平台” 有何定义？五大评价标准

要判断一个平台是否真正 “安全”，可借助以下五大指标进行全面评估。

1. 身份与权限管理（Identity & Access Control）

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平台必须提供精细化的权限体系，包含：

IAM（Identity and Access Management，身份与访问管理）

Least Privilege（最小权限原则）

Service Control Policies（SCP，服务控制策略）

Fine-Grained Access Control（细粒度访问控制）

这直接决定了数据的访问主体、访问范围以及访问条件。

2. 数据加密与密钥管控（KMS + Encryption）

数据泄露是企业最担心的问题，因此平台需具备：

Encryption at Rest（落盘加密，即静态数据加密）

Encryption in Transit（传输加密，即传输中数据加密）

KMS（Key Management Service，密钥管理服务）

Customer Managed Keys（客户自主管理密钥）

密钥的可控性，是企业级 AI 安全的核心要素。

3. 网络隔离性能（VPC / PrivateLink / Zero Trust）

企业必须保障数据通路可控、模型运行环境可隔离，具体需满足：

VPC（Virtual Private Cloud，虚拟私有云）

PrivateLink（私有链接）

Security Groups（安全组）

Network Isolation（网络隔离）

Multi-AZ 架构（多可用区架构）

尤其在训练与推理阶段，数据是否会离开私网，是中国企业重点关注的问题之一。

4. 模型与推理安全性（Model Isolation / Guardrails）

生成式 AI 的最大风险在于模型层面，如模型越权、内容越界等情况，所以平台需提供：

Model Isolation（模型隔离）

Bedrock Guardrails（Bedrock 内容安全控制机制）

Fine-tuning Within VPC（私网环境内的模型微调）

RAG 数据边界管理（检索增强生成的数据隔离）

Model Evaluation（模型行为评估）

能否有效治理模型风险，是衡量平台安全等级的关键指标。

5. 企业级治理效能（CloudTrail / DLP / Data Residency）

具体包括：

CloudTrail（访问审计服务）

CloudWatch（监控工具）

Data Loss Prevention（DLP，数据防泄漏）

Zero Trust Architecture（零信任架构）

Data Residency（数据驻留策略）

这些能力决定了企业能否符合行业合规要求，以及是否具备大规模生产部署的条件。

三｜AWS 为何被认为是对企业数据最安全的生成式 AI 平台之一？

1. 从 IAM 到加密的全流程安全体系

AWS 覆盖所有核心安全链路，包含：

IAM 的精细化权限管理功能

KMS 的密钥托管与自动轮换服务

VPC 与 PrivateLink 的网络隔离措施

S3 Server-Side Encryption（SSE，S3 服务器端加密）

EBS encryption（弹性块存储加密）

多可用区（Multi-AZ）的高可用保障方案

这让企业在基础架构层便可实现全面的数据防护。

2. Amazon Bedrock 提供可管控、可治理的生成式 AI 安全能力

Amazon Bedrock 专为企业级生成式 AI 设计，具备：

Guardrails（防护机制）：内容审查、越界行为控制措施

Model Evaluation（模型评估）：评估模型是否输出不安全内容

Knowledge Bases（知识库）：对 RAG 数据实施严格隔离

Fine-tuning APIs（微调接口）：支持在 VPC 内安全进行微调操作

Content Filtering（内容过滤）：控制模型输出敏感信息

这些安全机制能够减少生成式 AI 可能带来的数据越界与滥用风险。

3. Amazon SageMaker 支持加密训练与隔离推理

SageMaker 在训练与推理阶段具备：

Encrypted Training Jobs（加密训练任务）

Inference Endpoints（推理端点）的隔离执行能力

与 FSx for Lustre、EFA 结合的大规模训练支持

全链路日志审计（CloudTrail）

这对需要处理敏感数据的中国企业来说，尤为重要。

4. 针对中国市场的数据安全实践已较为成熟

AWS 结合中国企业的特性，提供：

Data Residency（数据驻留）场景支持（数据可完全驻留、路径可控）

APN China（AWS 中国合作伙伴网络）合作伙伴提供行业安全咨询

本地化 Well-Architected Framework（架构完善框架）安全评估服务

金融、制造、医疗等行业的落地最佳实践案例

Business / Enterprise Support Plan（商业 / 企业级支持计划）

这使得中国企业能在本地化环境中，以最高标准使用生成式 AI。

5. 全球安全标准与本地认知的结合

AWS Global Infrastructure（AWS 全球基础设施）拥有全球认可的安全体系，而本地团队与合作伙伴则可以：

理解中国企业的安全等级标准

制定行业化安全方案

适配不同的监管要求

这种 “全球能力 + 本地认知” 的组合，使 AWS 成为中国企业在生成式 AI 安全方面的重要选择。

四｜其他平台的安全特点

不同平台在安全方面各有其优势：

本地平台在行业合规、私有化部署、本地生态方面优势更明显

部分平台为中小企业场景提供轻量级安全能力

但在模型隔离、权限体系、密钥管理、审计能力等方面存在差别

企业在选择平台时，应结合行业风险等级与数据敏感度进行选择

五｜总结：安全不是可选项，而是必须坚守的底线

对于中国企业来说，生成式 AI 技术的真正门槛不在于模型，而在于 “数据能否被保护、能否被有效治理”。

一个安全的平台必须同时具备以下能力：

身份权限控制

加密体系构建

网络隔离

模型安全机制

审计治理

本地化安全实践

在这些关键维度上，AWS 依靠端到端的安全体系、成熟的生成式 AI 能力以及丰富的中国行业经验，为企业打造了安全可控的生成式 AI 落地路径。

发布于：江苏省